Використання квадратичного критерія якості для синтезу складних систем управління колісними машинами
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-6840.2023.1.12Ключові слова:
самохідна машина, автоматизована система управління, динаміка,, критерій якості, автопілотАнотація
Основними труднощами, які виникають при синтезі системного управління колісними машинами за квадратичним критерієм якості, є вибір елементів вагових матриць, при яких синтезована система вимагає динамічних характеристик. Тому в роботі розглянуто питання про встановлення залежності динамічних властивостей оптимальної системи від значень елементів вагової матриці за критерієм якості. Оскільки ці елементи є найбільш важливими параметрами синтезу, то надається можливість призначати вагові коефіцієнти, безпосередньо виходячи з вимог до параметрів перехідного процесу в системі
Посилання
Shuliak, M.; Klets, D.; Kalinin, Y.; Kholodov, A. Selecting a Rational Operation Mode of Mobile Powertrain Using Measuring and Control Complex. In Proceedings of the 15th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Kherson. Ukraine. 12–15 June 2019. Volume 2387. pp. 141–151.
Langson W., Alleyne A. Multivariable bilinear vehicle control using steering and individual wheel torques. Proceedings of the American Control Conference. 1997. vol. 2. pp. 1136–1140.
Mokhiamar O., Abe M. Active wheel steering and yaw moment control combination to maximize stability as well as vehicle responsiveness during quick lane change for active vehicle handling safety. Journal of Automobile Engineering. 2002. vol. 216(2). pp. 115–124.
Yang, L. B. Application of artificial intelligence in electrical automation control. Procedia Computer Science, Proceedings of the 3rd International Conference on Mechatronics and Intelligent Robotics (ICMIR-2019). 2020. Vol. 166. pp 292–295.
Guijarroa, M. et al. Automatic segmentation of relevant textures in agricultural images. Computers and Electronics in Agriculture. 2011. Vol. 75. pp 75–83.
Civele, C. Development of an IOT based tractor tracking device to be used as a precision agriculture tool for Turkey’s agricultural tractors. Scholars Journal of Agriculture and Veterinary Sciences. 2019. Vol. 6, pp. 199–203.
Inoue, K., Kaizu, Y., Igarashi, S. & Imou, K. The development of autonomous navigation and obstacle avoidance for a robotic mower using machine vision technique. In IFAC-Paper, 6 IFAC Conference on Sensing, Control and Automation Technologies for Agriculture AGRICONTROL. 2019. pp. 173–177.
Mogili, U. R. & Deepak, B. B. V. L. Review on application of drone systems in precision agriculture. Procedia Computer Science, International Conference on Robotics and Smart Manufacturing (RoSMa2018). 2018. Vol. 133, pp. 502–509.
Akbarzadeh, S., Paap, A., Ahderom, S., Apopei, B. & Alameh, K. Plant discrimination by support vector machine classifier based on spectral reflectance. Computers and Electronics in Agriculture. 2018. Vol. 148. pp. 250–258.
Wang, A., Zhang, W. & Wei, X. A review on weed detection using ground-based machine vision and image processing techniques. Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 158. pp. 226–240.
Ren, G., Lin, T., Ying, Y., Chowdhary, G. & Ting, K. C. Agricultural robotics research applicable to poultry production: A review. Computers and Electronics in Agriculture. 2020. Vol. 169. pp.105-116.
Williams, L. R., Moore, S. T., Bishop-Hurley, G. J. & Swain, D. L. A sensor-based solution to monitor grazing cattle drinking behaviour and water intake. Computers and Electronics in Agriculture. 2020. Vol. 168. pp. 105–141
